jjesusfilho

tjspPG<-function(livre="",quote=TRUE,classe="",assunto="",inicio="",fim=""){
  
  if(quote==TRUE) livre<-deparse(livre)
  
  set_config(config(ssl_verifypeer = FALSE))
  
  url<-"http://esaj.tjsp.jus.br/cjpg/pesquisar.do?conversationId="
  
  a <- GET(url,query=list(`dadosConsulta.pesquisaLivre`=livre,
                          `tipoNumero`="UNIFICADO",

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devtools::install_github("jjesusfilho/tjsp")
library(tjsp)
library(quanteda)
library(dplyr)
library(textreadr)

## Extrai os metadados
df<-tjsg_meta("audiencia de custodia")

## mantêm somente habeas corpus e mandado de segurança

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ufs<-tibble(
sigla=c("AC", "AL", "AP", "AM", "BA", "CE", "DF", "ES", "GO" ,"MA" ,"MS", "MT", "MG", "PA" ,"PB", "PR", "PE" ,"PI",
            "RJ", "RN", "RS", "RO", "RR", "SP", "SC", "SE", "TO"),
    estado=c("Acre","Alagoas","Amapá","Amazonas","Bahia","Ceará","Distrito Federal","Espírito Santo","Goiás","Maranhão","Mato Grosso do Sul","Mato Grosso","Minas Gerais","Pará","Paraíba","Paraná","Pernambuco","Piauí","Rio de Janeiro","Rio Grande do Norte","Rio Grande do Sul","Rondônia","Roraima","São Paulo","Santa Catarina","Sergipe","Tocantins"))

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install.packages("SPARQL") ## Instala o SPARQL no R
library(SPARQL) ## Carrega o SPARQL

## Cria um objeto  com o endpoint

endpoint<-"http://www1.siop.planejamento.gov.br/sparql/"

## Constrói o query
query<-
  "SELECT ?codExercicio ?data ?codEsfera ?descEsfera ?codOrgao ?descOrgao ?codUO ?descUO ?codFuncao ?descFuncao ?codSubfuncao ?descSubfuncao ?codPrograma ?descPrograma ?codAcao ?descAcao ?codSubtitulo ?descSubtitulo ?codPlanoOrcamentario ?descPlanoOrcamentario ?codFonte ?descFonte ?codCategoriaEconomica ?descCategoriaEconomica ?codGND ?descGND ?codModalidadeAplicacao ?descModalidadeAplicacao ?codIdUso ?descIdUso ?codResultadoPrimario ?descResultadoPrimario ?codElementoDespesa ?descElementoDespesa (sum(?val1) as ?ploa) (sum(?val2) as ?loa) (sum(?val3) as ?lei_mais_credito) (sum(?val4) as ?empenhado) (sum(?val5) as ?liquidado) (sum(?val6) as ?pago) WHERE { 

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draw_confusion_matrix <- function(cm) {
  
  layout(matrix(c(1,1,2)))
  par(mar=c(2,2,2,2))
  plot(c(100, 345), c(300, 450), type = "n", xlab="", ylab="", xaxt='n', yaxt='n')
  title('MATRIZ DE CONFUSAO', cex.main=2)
  
  # create the matrix 
  rect(150, 430, 240, 370, col='#3F97D0')
  text(195, 435, 'Provido', cex=1.2)

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# Orientação
# 
# Para selecionar os crimes, use os seguintes nomes:
#   
# Para Taxa de homicídio, use: "TaxaHomicidio"
# Para Homicídio doloso, use: "Homicicio" *** Atenção,  é "Homicicio" e não "Homicidio"***
# Para Latrocínio, use: "Latrocinio"
# Para Lesão corporal seguida de morte, use: "LesaoMorte"

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#' Procura a palavra ou frase do segundo vetor que melhor 
#'    se aproxima do primeiro. Particularmente útil para 
#'    corrigir nomes de municípios.
#'    
#' @param x Vetor de strings de referência.
#' @param y Vetor de strings a serem buscados.
#'
#' @return vetor com as strings de y próximos
#'     de x.
#' @export

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g.log
0 info it worked if it ends with ok
1 verbose cli [ '/usr/bin/nodejs', '/usr/bin/npm', 'start' ]
2 info using [email protected]
3 info using [email protected]
4 verbose run-script [ 'prestart', 'start', 'poststart' ]
5 info lifecycle [email protected]~prestart: [email protected]
6 silly lifecycle [email protected]~prestart: no script for prestart, continuing
7 info lifecycle [email protected]~start: [email protected]
8 verbose lifecycle [email protected]~start: unsafe-perm in lifecycle true

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url<-"https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/voting-records/house-votes-84.data"

df<-read.table(url, fileEncoding="UTF-8", sep=",")

library(caret)

set.seed(1984)

## Divide as bases

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library(magrittr)
months2<-function(date){
  months_locale<-"1970-01-01" %>% 
    as.Date() %>% 
    seq.Date(by="month",len=12) %>% 
    months()
  
  factor(months(date),ordered=TRUE,levels=months_locale)
}